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Enregistrement W3179833716 · doi:10.15252/emmm.202013610

Modeling genetic epileptic encephalopathies using brain organoids

2021· article· en· W3179833716 sur OpenAlexaff
Daniel Steinberg, Srinivasarao Repudi, Afifa Saleem, I. M. Kustanovich, Sergey Viukov, Baraa Abudiab, Ehud Banne, Muhammad Mahajnah, Jacob H. Hanna, Shani Stern, Peter L. Carlen, Rami I. Aqeilan

Notice bibliographique

RevueEMBO Molecular Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesH2020 European Research Council
Mots-clésWWOXBiologyOrganoidNeurosciencePopulationPhenotypeEpilepsyMedicineGeneticsCancerSuppressorGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developmental and epileptic encephalopathies (DEE) are a group of disorders associated with intractable seizures, brain development, and functional abnormalities, and in some cases, premature death. Pathogenic human germline biallelic mutations in tumor suppressor WW domain-containing oxidoreductase (WWOX) are associated with a relatively mild autosomal recessive spinocerebellar ataxia-12 (SCAR12) and a more severe early infantile WWOX-related epileptic encephalopathy (WOREE). In this study, we generated an in vitro model for DEEs, using the devastating WOREE syndrome as a prototype, by establishing brain organoids from CRISPR-engineered human ES cells and from patient-derived iPSCs. Using these models, we discovered dramatic cellular and molecular CNS abnormalities, including neural population changes, cortical differentiation malfunctions, and Wnt pathway and DNA damage response impairment. Furthermore, we provide a proof of concept that ectopic WWOX expression could potentially rescue these phenotypes. Our findings underscore the utility of modeling childhood epileptic encephalopathies using brain organoids and their use as a unique platform to test possible therapeutic intervention strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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